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多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 发布数据集 评估数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 发布数据集 数据发布是将数据集
数据分布不均而引发的问题。 配比文本类数据集 发布文本类数据集 评估文本类数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 评估文本类数据集 发布文本类数据集
起报时间间隔小时数,默认6。 forecast_lead_hours Long 预报未来小时数,默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
就越高。 ensemble_noise_perlin_y 用于选择集合预报的Perlin加噪y纬度方向的尺度。 输出设置 用于选择是否输出图片结果。 天气/降水预测场景的参数配置示例如下: 图1 调测科学计算大模型示例1(天气/降水预测) 图2 调测科学计算大模型示例2(天气/降水预测)
起报时间间隔小时数,默认6。 forecast_lead_hours Long 预报未来小时数,默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
Long 预报未来小时数,默认168。如需预报未来30天,可将此参数设置成720。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
当前支持数据加工操作的数据集类型见表1。 表1 支持数据加工操作的数据集类型 数据类型 数据加工 数据合成 数据标注 数据配比 文本类 √ √ √ √ 图片类 √ - √ √ 视频类 √ - √ - 气象类 √ - - - 预测类 - - - - 其他类 √(仅可使用自定义算子) - - - 父主题:
在选择和使用盘古大模型时,了解不同模型所支持的操作行为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古专业大模型支持的具体操作: 模型 预训练 微调 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-BI-4K-20241130
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多样性、平衡性和代表性,避免因数据分布不均而引发的问题。 发布数据集 评估数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准,包括NLP、视频和图片数据,用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准,从而精确优化数据质量,确保数据满足高标准,提升模型性能。 发布数据集 数据发布是将单个数
文本类加工算子能力清单 算子分类 算子名称 算子描述 数据提取 WORD内容提取 从Word文档中提取文字,并保留原文档的目录、标题和正文等结构,不保留图片、表格、公式、页眉、页脚。 TXT内容提取 从TXT文件中提取所有文本内容。 CSV内容提取 从CSV文件中读取所有文本内容,并按该文件内
发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“应用”页签,单击右上角“创建应用”。 在“创建应用”页面,填写应用名称与应用描述,单击页面左下角的图片可修改应用图标,单击“确定”,进入应用编排页面。 步骤2:配置提示词 创建应用后,需要撰写提示词(Prompt),为Agent设定人设、目标、核心技能、执行步骤。
forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数,默认168。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片,取值true/false,默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素,例如“Surface:U;1000:T;800:
描述 填写评测任务描述。 参数填写完成后,单击“立即创建”,回退至“模型评测 > 人工评测”页面。 当状态为“待评测”时,可以单击操作列“在线评测”进入评测页面。 依据页面提示对评估效果区域进行评测打分,全部数据评测完成后单击“提交”。 图1 人工评测示例 在“人工测评”页面,评
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来源一:互联网开源数据集,如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二:特定的私域数据,针对于具体场景和项目需求,收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作,获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于:在线网页、离线word文档、离线txt文件
型在预训练、微调、模型评测、模型压缩、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古科学计算大模型支持的具体操作: 表2 盘古科学计算大模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241130
重要。不同模型在预训练、微调、模型评测、在线推理和能力调测等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是盘古NLP大模型支持的具体操作: 表2 盘古NLP大模型支持的能力 模型 预训练 微调 模型评测 模型压缩 在线推理 能力调测 Pangu-NLP-N1-Chat-32K-20241130
配置NFS网盘服务。 安装NFS服务 该步骤需要设备联网下载软件依赖包。 Ubuntu系统 在线安装: sudo apt install nfs-kernel-server Euler OS系统 在线安装: sudo yum install nfs-utils 若需离线安装,请联系盘古客服。
数据预处理优化 模型训练前,需要对数据进行加工,防止某些特征存在极端异常值或大面积错误数据,导致模型训练不稳定。可能会引发如下问题: 模型对异常值过度敏感,导致拟合异常值而非整体数据分布。 训练过程中损失波动较大,甚至出现梯度爆炸。 模型在测试集上表现不佳,泛化能力差。 优化调整策略如下: